Journal of Water Resources Research
Vol. 13  No. 02 ( 2024 ), Article ID: 86438 , 10 pages
10.12677/jwrr.2024.132019

洞庭湖区优质饮用水水源地安全评价研究

李娜*,伍佑伦,袁艳梅,潘雨齐

湖南省水利水电科学研究院,湖南 长沙

收稿日期:2024年3月12日;录用日期:2024年4月18日;发布日期:2024年4月28日

摘要

为保障洞庭湖城乡居民饮水安全,满足新时代人民群众对饮水安全的美好需求,本文以洞庭湖区20个县级以上城市集中式优质饮用水水源地为研究对象,从水量安全、水质安全、水生态安全、水资源开发利用安全及管理安全五个方面构建洞庭湖区优质饮用水水源地安全评价指标体系,采用熵权TOPSIS模型评价水源地安全综合状态,并利用障碍度模型识别主要障碍因子。结果表明:洞庭湖区县级以上城市集中式安全优质饮用水水源地有13处,其中,铁山水库安全等级最高,金凤水库安全等级最低;水体自净能力、供水能力、水土保持率、供水保证率、优质水源水质达标率和富营养化状态是影响洞庭湖区优质水源地安全提升的主要障碍因子。研究结果与水源地实际情况及洞庭湖区供水相关规划情况基本相符,并以此为依据,提出了进一步提升水源地安全的措施和建议。

关键词

洞庭湖区,优质饮用水水源地,评价指标体系,熵权,TOPSIS模型,障碍因子

Safety Evaluation of High-Quality Drinking Water Sources in the Dongting Lake Region

Na Li*, Youlun Wu, Yanmei Yuan, Yuqi Pan

Hunan Institute of Water Resources and Hydropower Research, Changsha Hunan

Received: Mar. 12th, 2024; accepted: Apr. 18th, 2024; published: Apr. 28th, 2024

ABSTRACT

To guarantee the drinking water safety of urban and rural residents in the Dongting Lake region and meet the people’s beautiful demand for drinking water safety in the new era, we take 20 centralized high-quality drinking water sources of cities above the county level in the Dongting Lake region as the case study. A high-quality drinking water sources safety evaluation index system is constructed from the five aspects: water quantity safety, water quality safety, water ecological safety, water resources development and utilization safety and management safety. The current situation of drinking water sources is evaluated comprehensively sing entropy weight method, and the main obstacle factors are identified by the obstacle degree model. The results show that there are 13 centralized safe and high-quality drinking water sources in cities above county level in Dongting Lake region, among which, Tieshan Reservoir has the highest safety level and Jinfeng Reservoir the lowest; self-purification capacity of water bodies, water supply capacity, soil and water conservation rate, water supply guarantee rate, high-quality water source water quality compliance rate and eutrophication status are the main obstacle factors affecting the improvement of the safety of the high-quality water sources. The results are basically consistent with the actual situation of water sources and the relevant planning situation of water supply. We propose the corresponding measures and suggestions to further enhance the safety of the water source.

Keywords:Dongting Lake Region, High-Quality Drinking Water Sources, Evaluation Index System, Entropy Weight, TOPSIS Model, Obstacle Factor

Copyright © 2024 by author(s) and Wuhan University.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).

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1. 引言

随着经济社会的快速发展,人们对城乡饮用水安全意识不断提高,饮水安全关系到人类健康和生命安全,是维护人体健康和生态系统完整性的前提,也是各国发展的需要。全球21世纪的总目标之一就是保障安全供水,保障城乡饮用水安全已经成为世界各国当前面临的主要挑战。党的二十大报告明确提出“城乡饮水安全事关人民群众身体健康,事关经济社会高质量发展,是重要的民生福祉。坚持把饮水安全作为补齐乡村振兴短板的重大民生工程来抓”。2020年印发实施的《湖南省水安全战略规划(2020~2035年)》,在饮水安全方面明确提出构建“一带四片多点”饮水格局,围绕优水优用、城乡统筹原则,依托大水源,布局大水厂,敷设大管网,构建以水库为主体的全域优质水源供给体系,满足人民群众喝好水的迫切需要 [1] 。由此可见,保障饮水安全,提升城乡供水保障,就是保障人民财产生命安全,这不仅是实现全体人民共同富裕现代化的必要前提,而且是实现国家重大战略和经济体系现代化的必然要求。

洞庭湖区水资源总量丰富,但季节性缺水和水质性缺水较为突出。随着工业化、城镇化的迅猛发展,现有的城乡供水工程体系已无法满足经济社会高质量发展下人民群众喝好水的迫切需求。受水土资源条件限制,湖区优质水资源时空分布不均,且未得到充分利用。优质饮用水源主要分布于中东部山丘区、西部洞庭湖环湖区,如铁山水库、向家洞水库,以灌溉发电为主。而位于洞庭湖腹部地区的南县、华容、湘阴等地缺乏大中型水库等优质饮用水源,主要供水水源为铁锰超标的地下水。因此,为保障城乡居民饮水安全,满足新时代人民群众对饮水安全的美好需求,迫切需要开展洞庭湖区优质水源地安全评价,健全城乡优质水源水网布局,为湖南省水资源优化配置及“大水网”建设提供理论基础和技术支撑。

本文立足于湖南省水安全战略,针对洞庭湖区城乡饮水安全问题,以洞庭湖区县级以上城市集中式饮用水水源地为研究对象,构建洞庭湖区优质饮用水水源地安全评价指标体系,采用熵权TOPSIS模型进行评价,得到湖区优质水源地安全等级,并利用障碍度模型识别出影响湖区水源地安全的主要障碍因子,针对性地提出相应的措施建议,从而为保障湖区城乡居民饮水安全、构建城乡优质水源水网布局和水安全战略体系建设提供决策依据。

2. 研究区概况与数据来源

洞庭湖位于长江荆江河段以南、湖南省北部,地跨东经111˚14'~113˚10',北纬28˚30'~30˚23',汇集湘、资、沅、澧四水及湖周中小河流,为我国第二大淡水通江湖泊,也是长江流域重要的调蓄湖泊和水源地。本文将洞庭湖区界定为湖南省境内以洞庭湖为中心的岳阳、常德、益阳三市,辖7个市辖区、4个县级市、10个县,总面积45,529 km2,其中湖区水面积约18,780 km2,现存天然湖泊面积2625 km2,包换传统定义上的洞庭湖区。

据湖南省人民政府办公厅发布的《湖南省县级以上城市集中式饮用水水源地名录》(湘水发[2022] 28号),本文选取岳阳、常德、益阳三市全年10个月以上监测水质达到II类及以上,且有害物质不超标的县级以上城市集中式饮用水水源地20处,作为本次的评价优质水源地,见图1。其中,岳阳市10处,常德市9处,益阳市1处。研究时段为2022年。

图1. 洞庭湖县级以上城市集中式饮用水水源地分布图

3. 研究方法

3.1. 水源地安全评价指标体系构建

城市集中式饮用水水源地供水对象是城市,涉及人口众多,具有高度的敏感性,在满足水质合格、水量有保障要求及水生态安全的情况下,还要具备相应的开发利用安全及管理能力。综合优质水源地安全内涵,参照相关研究成果 [2] [3] [4] ,坚持科学性、整体性、实用性、代表性和地域性原则,设置水量安全、水质安全、水生态安全、水资源开发利用安全及管理安全这五个方面来构建洞庭湖区优质水源地安全评价指标体系,见表1。结合相关研究 [5] [6] ,水资源开发利用安全指标选取饮用水资源开采率、开发利用潜力,水源管理安全指标选取水源应急能力、水源管理水平,部分指标为定性指标,计算权重时需要定量化,具体评分标准见表2

表1. 洞庭湖区优质水源地安全评价指标体系

表2. 评价指标评分标准

3.2. 熵权TOPSIS模型

熵权法是一种客观赋值法,主要是通过计算各指标熵值的比重来确定各指标的权重 [7] [8] [9] 。TOPSIS法是一种对多方案、多指标的系统进行决策评价的模型 [10] [11] 。本研究基于熵权TOPSIS模型对洞庭湖区优质水源地安全进行评价。

1) 熵权法

a) 数据矩阵标准化。通过min-max标准化法对2022年洞庭湖区优质水源安全评价指标数据进行处理 [3] ,得到标准化矩阵,标准化的指标值占比:

p i j = z i j / i = 1 n z i j (1)

式中: p i j 为标准化后第i个水源地第j个指标值的占比;n为评价对象数; z i j 为标准化后第i个水源地第j个指标值。

b) 计算指标信息熵ej

e j = 1 ln n i = 1 n p i j ln ( p i j ) ( j = 1 , 2 , , m ) (2)

c) 确定各指标权重Wj

w j = 1 e j / ( n j = 1 m e j ) ( j = 1 , 2 , , m ) (3)

2) TOPSIS法

a) 基于熵权法的评价矩阵得到标准化矩阵A

A = ( X i j ) = [ X 11 X 12 X 1 m X 21 X 22 X 2 m X n 1 X n 2 X n m ] (4)

b) 构建加权决策矩阵B

B = ( b i j ) = W j X i j , i = 1 , 2 , , n ; j = 1 , 2 , , m (5)

c) 确定正负理想解,B1为正向型指标集,B2为负向型指标集

B + = ( max b i j | b B 1 ) ; ( min b i j | b B 2 ) (6)

B = ( min b i j | b B 1 ) ; ( max b i j | b B 2 ) (7)

d) 计算评价对象与正负理想解之间的加权欧氏距离

D = { D i + = j = 1 m ( b i j b i j + ) 2 D i = j = 1 m ( b i j b i j ) 2 i = 1 , 2 , , n ; j = 1 , 2 , , m (8)

e) 贴近度计算

T i = D i D i + + D i (9)

式中, 0 T i 1 。当计算结果越接近1时,表示评价对象越接近最优水平,反之,越趋向于0,表示评价对象越接近最劣水平。

根据洞庭湖区优质水源地水资源实际情况,参考国内外相关水资源评价指标及标准 [12] [13] [14] ,确定洞庭湖区优质水源安全评价指标分级标准见表3。本次研究将评价等级V1、V2、V3的水源地选为安全优质饮用水水源地。

表3. 水源地安全评价等级评价

3.3. 障碍度模型

障碍度模型是目前研究学者常用来诊断影响事物发展的障碍因素的一种数学模型。本研究引入障碍度函数模型,可以定量诊断影响洞庭湖区水源地安全提升的主要障碍因素。有针对性地从水质、水量、水生态等方面提出保障洞庭湖区优质水源安全的应对举措。

F i = A i j × W i (10)

I i j = 1 R i j (11)

p i j = F i I i j i = 1 n ( F i I i j ) × 100 (12)

式中: p i j 为指标i第j个对象的障碍度; w i 为各指标所占的权重; A i j 为i个单项指标所属的第j个准则层的权重; R i j 为归一化后的指标数值。

4. 结果分析

4.1. 指标权重计算结果

利用上述熵权法计算得到各子系统和指标的权重结果,如表4

4.2. 评价结果

根据TOPSIS法的计算步骤以及水源地安全评价等级,对洞庭湖区20处县级以上城市集中式优质饮用水水源地进行评价,评价结果见表5。由表5可知,洞庭湖区优质水源地评价结果为V1等级有2处,且都在岳阳市,分别为岳阳市铁山水库水源地、岳阳市汨罗市兰家洞水库水源地。评价结果为V2等级有5处,分别为岳阳市

表4. 指标权重计算结果

表5. 洞庭湖区优质水源地安全评价结果表

平江县尧塘水库水源地、岳阳市临湘市龙源水库水源地、岳阳市平江县黄金洞水库水源地、常德市武陵区沅江水源地、常德市鼎城区沅江水源地;评价结果为V3等级的水源地有6处,分别为岳阳市岳阳县新墙河水源地、常德市桃源县沅江水源地、常德市汉寿县沅江水源地、常德市石门县澧水水源地、常德市澧县澧水水源地、益阳市安化县红岩水库水源地;评价结果为V4等级的水源地有7处,除金凤水库和双花水库外,大部分为河道型水源地,原因主要是河道型水源地下游受人类活动及上游来水影响,水体污染的风险性较高,安全等级有待加强。总体来说,洞庭湖区县级以上城市集中式饮用水水源地评价等级V3以上的安全优质饮用水源地有13处,占本次评价水源地的65%。其中,铁山水库评分值最高,为0.8594,主要是由于铁山水库供水量巨大,而供水能力指标权重占比最大,是影响水源地安全的最主要因素,造成铁山水库安全评价等级最高;而金凤水库评分值最低,原因在于金凤水库总库容较小,且依赖铁山水库供水,面临的水量不足及水质污染风险较高,使得水源地安全评分值最低。结合水源地实际情况及洞庭湖区供水相关规划,水源地安全评价结果与实际情况基本相符。

4.3. 障碍因子分析

根据障碍度模型,对洞庭湖区20处优质水源地安全障碍度进行计算,选取比重位于前5位的指标为主要障碍因子并对其进行排序,结果如表6所示。由表6可知,水体自净能力(C1)、供水能力(A2)、水土保持率(C2)、供水保证率(A1)、优质水源水质达标率(B1)和富营养化状态(B2)是洞庭湖区水源地安全提升的主要障碍因子。其中,大型水库或河流型水源影响水源安全的第一障碍因子大多为水体自净能力(C1),如铁山水库、君山区长江水源地、武陵区沅江水源地等水源安全第一障碍因子为水体自净能力,障碍度分别为37.74%、27.84%、35.34%;而少数的中型水库,如岳阳市双花水库、金凤水库及益阳市红岩水库,影响水源地安全的第一障碍因子为供水能力(A2),障碍度分别为58.94%、50.03%、30.81%。这主要是由于大型水库、河流型水源地水量充足,能够保障供水量,影响水源安全的主要因子为水体溶解氧自净状况;而少数的中型水库由于库容量有限,影响水源安全的主要为供水能力。

表6. 洞庭湖区优质水源安全主要障碍因子

5. 结论与建议

1) 本研究从水量安全、水质安全、水生态安全、水资源开发利用安全及管理安全五个方面来构建洞庭湖区优质水源地安全评价指标体系。评价模型结果表明,洞庭湖区县级以上城市集中式安全优质饮用水水源地有13处,占本次评价水源地的65%。其中,铁山水库安全等级最高,金凤水库安全等级最低。评价结果与水源地实际情况及洞庭湖区供水相关规划情况基本相符。

2) 从障碍因子来看,水体自净能力、供水能力、水土保持率、供水保证率、优质水源水质达标率、富营养化状态是洞庭湖区优质水源地安全提升的主要障碍因子。其中,大型水库或河流型水源影响水源安全的第一障碍因子大多为水体自净能力;少数中型水库影响水源地安全的第一障碍因子为供水能力。

因此,为进一步提升洞庭湖区优质水源地安全性,保障湖区城乡居民饮水安全,水量安全保护上应进一步加大水源地供水能力,建议合理缩减工业增加值用水量,增大水源地生活用水供水量,提高水源地供水保证率。同时洞庭湖区部分优质水源大量用于农业灌溉或发电,造成生活用水优质供水占比明显减少,如铁山水库等,应调整水源用水结构,构建城乡大水网工程,增加优质水用于生活用水,提升洞庭湖区优质水源地水量安全保障。水质安全方面建议开展水源地节水减污减排工作,需在水库河溪水源地保护区内建防护带、截污沟,防止污水直接或间接流入水库,提高水库水质状况。长江、沅江、澧水等优质河流水需加强中小河流治理,推动“一河一策”落地见效,改善洞庭湖区河流型水源地水质质量。生态安全上应因地制宜实施排污口下游、主要入河口等区域人工湿地水质净化工程,加强水生态截污带及生态廊道建设,切实提高河湖水体自净能力。管理与应急安全上应构建饮用水源“一用一备”、“常备结合”的供水保障体系,提升应急监测能力和公众饮水安全监督意识。

基金项目

湖南省水利科技重大项目(XSKJ2021000-10);湖南省水利科技一般项目(XSKJ2022068-14);湖南省水利水电科学研究院优秀人才培养支撑项目(03)。

文章引用

李 娜,伍佑伦,袁艳梅,潘雨齐. 洞庭湖区优质饮用水水源地安全评价研究
Safety Evaluation of High-Quality Drinking Water Sources in the Dongting Lake Region[J]. 水资源研究, 2024, 13(02): 169-178. https://doi.org/10.12677/jwrr.2024.132019

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